人工智能

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自定义数据集的代码如下： import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, ta…

1、keras卷积操作中border_mode的实现 def conv_output_length(input_length, filter_size, border_mode, stride): if input_length is None: return None assert border_mode in {‘same’, ‘valid’} if b…

pip install keras==2.0.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题，卸载麻烦，所以我是新建一个conda虚拟环境，专门用来运行tensorflow相关…

处理不平衡的数据集的时候，可以使用对数据加权来提高数量较小类的被选中的概率，具体方式如下   fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_…

如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models import load_model # 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例 model = load_model(‘my_model.h5’, custom_objects={‘…

Keras运行迭代一定代数以后，速度越来越慢，经检查是因为在循环迭代过程中增加了新的计算节点，导致计算节点越来越多，内存被占用完，速度变慢。判断是否在循环迭代过程中增加了新的计算节点，可以用下面的语句： tf.Graph.finalize() 如果增加了新的计算节点，就会报错，如果没有报错，说明没有增加计算节点。  

感慨： 程序跑不起来，都是环境问题。 1. 安装Anaconda https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/79463859 2. 在 Anaconda 下配置环境 https://www.jianshu.com/p/d2e15200ee9b 创建环境(制定PythoN版本) conda create …